本文關(guān)鍵詞： 腦磁圖 去噪 降維 分類 巴氏距離 黎曼距離　出處：《天津大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：人腦活動會產(chǎn)生電磁信號,可以通過設(shè)備對產(chǎn)生的電磁信號進行捕捉,捕捉的信號為腦磁圖。研究腦磁信號,對人類攻克各種疾病和對人類各種高級行為比如語言、動作、思維的研究都具有深遠的意義。腦磁信號在采集與傳輸?shù)倪^程中,不可避免會受到大量的噪聲干擾。同時腦磁圖多通道多采樣時間點構(gòu)成的高維數(shù)據(jù)特性,給腦磁圖的研究帶來了難題。由于大量的噪聲干擾,根據(jù)腦磁圖的特性,需要設(shè)計合理的濾波器對腦磁圖進行去噪。腦磁圖的高維數(shù)據(jù)需要采用有效的降維方式進行維度的降維。同時維度降低后的特征數(shù)據(jù),需要采用有效的方式對數(shù)據(jù)進行分類。本文結(jié)合腦磁圖的特性,分析了各種濾波方法特性的基礎(chǔ)上,采用組合濾波器對腦磁圖信號去噪。在對比了線性降維和非線性降維方式的基礎(chǔ)上,采用協(xié)方差式的降維對腦磁圖信號進行降維并提取特征。在降維的基礎(chǔ)上,本文采用SVM和Lasso模型對數(shù)據(jù)特征進行分類并做了對比,提出了組合分類器來提高模型的泛化特性。在有監(jiān)督的組合分類器基礎(chǔ)上,本文加入無監(jiān)督的巴氏距離和黎曼距離對有監(jiān)督的分類結(jié)果進行無監(jiān)督的聚類,提升分類的精度。本文的創(chuàng)新性在于將有監(jiān)督的算法與無監(jiān)督的算法相結(jié)合,采用半監(jiān)督的方式對數(shù)據(jù)進行分類。通過實驗對設(shè)計的算法進行驗證,在兩個實驗數(shù)據(jù)集上都取得了成功,兩個實驗數(shù)據(jù)集交叉驗證的平均正確率分別為80.11%和99.2%,高于原先兩個數(shù)據(jù)集比賽中最好的成績73.6%的正確率和97.1%的正確率。
[Abstract]:Human brain activity produces electromagnetic signals, which can be captured by devices, and the signals captured are magnetograms. It is of great significance to study various diseases and advanced behaviors such as language, action and thinking. Magnetic signals are collected and transmitted in the process of brain magnetic signal acquisition and transmission. At the same time, the high dimensional data characteristics of multichannel and multi-sampling time points of the brain magnetic map bring difficulties to the study of the brain magnetic map, due to a large number of noise interference. According to the characteristics of magnetoencephalogram, we need to design a reasonable filter to de-noising the magnetoencephalogram. The high-dimensional data of the magnetoencephalogram need to be dimensionally reduced in an effective way. At the same time, the dimensionally reduced feature data should be used. It is necessary to classify the data in an effective way. In this paper, the characteristics of various filtering methods are analyzed based on the characteristics of the brain magnetic map. Based on the comparison of linear and nonlinear dimensionality reduction methods, covariance dimension reduction is used to reduce the dimension of the signal and extract the features. On the basis of dimensionality reduction, the signal is de-noised by a combined filter. In this paper, SVM and Lasso models are used to classify and compare the data features, and a combined classifier is proposed to improve the generalization of the model. This paper adds unsupervised Pasteur distance and Riemann distance to unsupervised clustering of supervised classification results to improve the accuracy of classification. The innovation of this paper is to combine supervised algorithm with unsupervised algorithm. The semi-supervised method is used to classify the data, and the designed algorithm is verified by experiments, which is successful in both experimental data sets. The average accuracy of cross-validation of the two experimental data sets is 80.11% and 99.2, respectively, which is higher than that of 73.6% and 97.1% of the best scores in the original two datasets.
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：R318;TP391.41

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